package com.ustcinfo.study.mr.xiongjiangfeng;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;


public class MyWorldCount
{
    private static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
    {
        private static final IntWritable count = new IntWritable(1);

        /**
         * map方法是提供给map task进程来调用的，
         * map task进程是每读取一行文本来调用一次我们自定义的map方法
         * map task在调用map方法时，传递的参数：
         * 一行的起始偏移量Object作为key
         * 一行的文本内容Text作为value
         */
        @Override
        protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
        {
            String line = value.toString(); // 拿到一行文本内容, 转换成String类型
            String[] arr = line.split(" "); // 将这行文本切分成单词
            for (int i = 0; i < arr.length; i++)
            {
                Text word = new Text();
                word.set(arr[i]); // 将这个词赋值给word
                context.write(word, count); // 输出<单词, 1>
            }
        }
    }

    private static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>
    {
        /**
         * reduce方法提供给reduce task进程来调用
         * reduce task会将shuffle阶段分发过来的大量kv数据对进行聚合，聚合的机制是相同key的kv对聚合为一组
         * 然后reduce task对每一组聚合kv调用一次我们自定义的reduce方法
         * 比如：<hello,1><hello,1><hello,1><tom,1><tom,1><tom,1>
         * hello组会调用一次reduce方法进行处理，tom组也会调用一次reduce方法进行处理
         * 调用时传递的参数：
         * key：一组kv中的key
         * values：一组kv中所有value的迭代器
         */
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException
        {
            int sum = 0; // 计数
            for (IntWritable val : values)
            {
                // 通过value这个迭代器，遍历这一组kv中所有的value，进行累加
                sum += val.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum)); // 输出这个单词的统计结果
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException
    {
        Job job = Job.getInstance();
        job.setJobName("sg_word_count");
        job.setJarByClass(MyWorldCount.class); // 指定本job所在的jar包
        job.setMapperClass(MyMapper.class); // 指定mapper逻辑类
        job.setCombinerClass(MyReducer.class); // 去淆
        job.setReducerClass(MyReducer.class); // 指定reducer逻辑类

        // 设置最终输出的kv数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置要处理的文本数据所存放的路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        int status = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; // 提交job给hadoop集群
        /*
         * System.exit(0)是正常退出程序,而System.exit(1)或者说非0表示非正常退出程序
         */
        System.exit(status);
    }

}